Les systèmes du Model Context Protocol permettent aux agents d’IA de se connecter à des outils, à des sources de données et à des flux de travail opérationnels, mais leur déploiement en production introduit de sérieux défis en matière de sécurité et de fiabilité. Des permissions mal configurées, des serveurs non fiables, des identifiants divulgués, une validation insuffisante et une observabilité limitée peuvent transformer une intégration d’agent utile en un risque important pour l’entreprise. Ce cours pratique vous apprend à sécuriser et à exploiter des systèmes MCP avec la rigueur requise en production. Vous étudierez l’architecture de MCP et les frontières de confiance, identifierez les menaces touchant les clients, les serveurs, les outils et les flux de données, concevrez une autorisation fondée sur le principe du moindre privilège, protégerez les secrets et les identifiants, validerez les entrées et les sorties des outils, et mettrez en place des contrôles pour les serveurs MCP non fiables ou fournis par des tiers. Le cours couvre également les modèles de déploiement sécurisés, la journalisation d’audit, la supervision, la réponse aux incidents, la gestion des versions et les tests opérationnels. Le cours s’adresse aux ingénieurs en IA, aux ingénieurs de plateforme, aux professionnels de la sécurité, aux développeurs backend et aux responsables techniques chargés de déployer des systèmes d’agents au-delà du stade de prototype. Une bonne connaissance des API, de l’authentification et des opérations de base liées au cloud ou aux logiciels sera utile, mais les leçons privilégient les décisions pratiques de production plutôt qu’une théorie spécialisée de la sécurité. À la fin du cours, vous serez capable d’évaluer les risques de sécurité liés à MCP, de définir des contrôles défendables, d’élaborer une checklist de préparation opérationnelle et de réagir aux défaillances en vous appuyant sur des preuves claires et des mesures de confinement. Passez d’intégrations expérimentales d’agents à des systèmes MCP sécurisés, observables et prêts à être exploités dans des conditions réelles.